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基于深度学习的视频人体行为识别算法研究的任务书
一、任务背景与意义
随着视频监控技术的不断发展和普及，越来越多的视频数据被用于安防监控、交通管理、智能家居、医疗卫生等领域。而其中最重要的应用之一，就是对视频中的人体行为进行自动识别和分析，帮助决策者更好的理解和利用视频数据。人体行为识别在安防监控、交通管理、智能家居等领域有着广泛的应用，如掏钱、推搡、拎包等行为可以用于快速监控一定场合中的异常行为，及时报警、查找破案，而其他地方也可以应用，比如在工业，军事等等领域。
基于深度学习的视频人体行为识别算法并不仅仅可以帮助人类判断视频中的异常行为，更可以减轻人员巡逻和视频监控的工作压力。因此，深入研究基于深度学习的视频人体行为识别算法，对于宏观层面的安全管理和基础层面的工作帮助，都具有非常重要的意义，是目前的研究热点之一。
二、研究内容
针对视频人体行为识别这一问题，基于深度学习的方法从图像、语音、视频等领域都得到了广泛的研究。而本次任务要求参与者基于深度学习，研究视频人体行为识别算法，能够完整地实现视频人体行为的识别和分类。
具体来说，本次任务的研究内容包括：
1.收集视频数据
数据是深度学习研究中最为关键的一个环节。为了准确地识别和分类人体行为，需要收集大量真实的视频数据，这些数据应该覆盖所有种类的人体行为，并且具有丰富的场景和光线变化，以及不同人体角度和姿态。
2.提取特征
在采集到视频数据之后，需要对这些数据进行特征提取。一般来说，视频人体行为的特征可以通过光流、深度图、姿态估计和目标检测等技术进行提取。这里要求参与者能够全面准确地提取出视频人体行为的相关特征。
3.建立模型
在进行特征提取后，需要对提取出来的特征进行分析和处理，从而建立一个深度学习模型。可以比较常用的有CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer、Attention等。要求参与者能够基于深度学习算法建立一个能够准确识别和分类人体行为的模型。
4.模型训练与评估
在建立好深度学习模型之后，需要对模型进行训练和验证。要求参与者可以利用给定的数据集进行模型训练，并对模型进行评估，包括混淆矩阵、F1值、精确率、召回率等指标。
5.模型优化
模型性能的优化是深度学习研究中的一个重要环节。要求参与者能够根据模型训练和评估的结果，逐步改进模型设计，提高模型准确率和鲁棒性。
三、研究方法
本次任务要求参与者采用深度学习方法，根据视频数据提取出人体行为特征，建立深度学习模型进行训练和预测。具体来说，可以采用卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法来进行建模，同时可以通过数据增强、正则化等手段来提高模型的鲁棒性。
四、预期成果
本次任务的预期成果包括：
1.完整的视频人体行为识别算法
2.可运行的代码实现
3.数据集
4.研究报告
五、时间节点
本次任务的时间周期大致为3个月，具体时间节点安排如下：
第1个月：收集视频数据，进行数据预处理和特征提取
第2个月：建立深度学习模型，完成模型训练和评估
第3个月：对模型进行优化，撰写研究报告
六、参考文献
1.B.Wang,C.Li,Y.Zhang,etal.“Skeleton-basedactionrecognitionwithdirectedgraphneuralnetworks,”2019IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),LongBeach,CA,USA,2019,pp.7919-7928.
2.H.Yan,S.Li,W.Ouyang,andX.Wang,“Spatialtemporalgraphconvolutionalnetworksforskeleton-basedactionrecognition,”inTheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV),September2018.
3.J.Liu,A.ShahroudyandM.Shahabi,“NTURGB+D:ALargeScaleDatasetfor3DHumanActivityAnalysis,”inProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2019,pp.10121-10130.
4.X.Wang,L.Qiao,andC.Li,“Actionrecognitionbasedonjointtrajectorymapsusingconvolutionalneuralnetworks,”inProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitio